pandas 检查一列的整数是否在另一列的整数字符串中

disbfnqx 于 2023-10-14 发布在其他

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一个框架有两个柱子。一个是每行只有一个整数。另一个有一个多个整数的字符串，每行由'，'分隔：

import pandas as pd
duck_ids = ["1, 4, 5, 7", "3, 11, 14, 27"]
ducks_of_interest = [4,15]
duck_df = pd.DataFrame(
    {
        "DucksOfInterests": ducks_of_interest,
        "DuckIDs": duck_ids
    }
)
print(f"The starting dataframe:\n{duck_df}")

   DucksOfInterests        DuckIDs
0                 4     1, 4, 5, 7
1                15  3, 11, 14, 27

如果感兴趣的Duck在Duck ID集内，则需要一个返回True的新列。这是使用一个简单的lambda函数和.apply方法来尝试的：

duck_df['DoIinDIDs'] = duck_df.apply(lambda x: str(x['DuckIDs']) in [x['DucksOfInterests']], axis=1)

这应该会为第一行返回True，因为4是“1，4，5，7”中的数字，而为第二行返回False。但是，两行的结果都为False：

print(f"The dataframe with the additional column:\n{duck_df}")

   DucksOfInterests        DuckIDs  DoIinDIDs
0                 4     1, 4, 5, 7      False
1                15  3, 11, 14, 27      False

代码或方法中的错误是什么？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77235156/check-if-a-columns-integer-is-in-another-columns-string-of-integers

2条答案

按热度按时间

w41d8nur1#

你几乎在那里，但不必要地使用了一个名单，并交换了名字：

duck_df['DoIinDIDs'] = duck_df.apply(lambda x: str(x['DucksOfInterests'])
                                     in x['DuckIDs'], axis=1)

输出量：

DucksOfInterests        DuckIDs  DoIinDIDs
0                 4     1, 4, 5, 7       True
1                15  3, 11, 14, 27      False

但是请注意，这种方法可能会失败，因为您依赖于整个字符串，并且4将在1, 14, 20中找到。
你可以用split代替字符串：

duck_df['DoIinDIDs'] = duck_df.apply(lambda x: str(x['DucksOfInterests'])
                                     in x['DuckIDs'].split(', '), axis=1)

最后，由于axis=1上的apply很慢，你可以用一个列表解析来代替整个过程：

duck_df['DoIinDIDs'] = [str(a) in b.split(', ')
                        for a, b in zip(duck_df['DucksOfInterests'],
                                        duck_df['DuckIDs'])]

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laawzig22#

你有两个问题，你需要替换DucksOfInterests和DuckIDs的顺序，你需要将字符串转换为int列表，而不是将int转换为字符串，"4" in "3, 11, 14, 27"将返回True。

duck_df['DoIinDIDs'] = duck_df.apply(lambda x: x['DucksOfInterests'] in map(int, x['DuckIDs'].split(',')), axis=1)

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